## ANALISIS VARIABEL KANONIK BIPLOT UNTUK BANK UMUM DI JAWA TENGAH
Hasbi Yasin, Agus Rusgiyono Jurusan Statistika FSM UNDIP Email: hasbiyasin@undip.ac.id

## Abstract
Bank Competition in Indonesia increase due to good economic growth and the improvement of the social  middle  class  in  Indonesia.  Increased  bank  raises  the  fierce  competition  between  banks  and internal  banks  themselves.  This  makes  the  management  of  the  bank  should  work  seriously  to maintain  its  existence.  In  this  case  the  assessment  of  the  bank  become  very  important  in  the banking business to survive in today's banking industry. This study was conducted to determine the competitive  commercial  banks  operating  in  Central  Java  with  the  Canonical  Variate  Analysis (CVA) Biplot. This analysis can be applied to find out information about the relative position, the similarity  between  the  object  characteristics  and  diversity  of  variables  in  the  three  groups  of commercial banks in Central Java, namely state-owned banks, private banks and private banks Non Foreign  Exchange,  based  on  the  health  aspects  of  the  bank.  The  results  obtained  are  the  banks  in each group had different characteristics shown in the relative position of the already well-separated in  the  resulting  biplot.  Variables  that  tend  to  influence  the  grouping  of  commercial  banks  are Capital  Adequacy  Ratio  (CAR).  The  total  assets  is  variable  with  the  highest  level  of  prediction accuracy on each bank.
Keywords :  Health  Aspects  of  the  Bank , Commercial  Banks, Canonical  Variate  Analysis (CVA) Biplot .

## 1. Pendahuluan
Menurut  Undang ‐ Undang  No.10  Tahun  1998,  bank  adalah  badan  usaha  yang menghimpun  dana  dari  masyarakat  dalam  bentuk  simpanan  dan  menyalurkannya  kepada masyarakat dalam bentuk kredit dan atau bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup  rakyat  banyak.  Sedangkan  Bank  Umum  adalah  bank  yang  melaksanakan  kegiatan usaha  secara  konvensional  dan  atau  berdasarkan  prinsip  syariah  yang  dalam  kegiatannya memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran ( www.bi.go.id ). Pada saat ini, di Indonesia, terdapat 120 Bank Umum (Commercial Bank) , 64 diantaranya  ada di Jawa Tengah. Bank umum  dapat  dikategorikan  menjadi  beberapa  kategori,  antara  lain  bank  pemerintah  dan bank  swasta.  Semakin  banyaknya  jenis  dan  macam  bank  di  Indonesia  ini,  sudah  tentu persaingan  di  industri  perbankan  akan  semakin  ketat.  Hal  ini  membuat  manajemen  bank harus berpikir serius untuk mempertahankan eksistensinya.
Dalam  ilmu  statistik,  banyak  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mendeskripsikan posisi  relatif  beberapa  objek  dengan  beberapa  variabel  atau  variabel  secara  serempak. Salah  satu  metodenya  adalah  dengan  menggunakan  Analisis  Biplot.  Biplot  adalah  salah satu  upaya  menggambarkan  data-data  yang  ada  pada  tabel  ringkasan  dalam  grafik berdimensi dua. Informasi yang diberikan oleh biplot mencakup objek dan variabel dalam satu  gambar [6] .  Biplot  ini  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Gabriel  pada  1971 [1] .  Analisis Biplot  bersifat  deskriptif  dengan  dimensi  dua  yang  dapat  disajikan  secara  visual  segugus objek  dan  variabel  dalam  satu  grafik.  Bila  data  yang  dianalisis  terdiri  dari  beberapa kategori maka metode statistika yang dapat digunakan adalah Canonical Variate Analysis (CVA) Biplot [2] atau disebut juga Canonical Biplot [7] . Dengan penyajian seperti ini, ciri-ciri
peubah  atau  variabel  dan  obyek  pengamatan  serta  posisi  relatif  antar  obyek  pengamatan dengan  variabel  dapat  dianalisis [3] .  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan analisis  CVA  Biplot  untuk  pendeskripsian  posisi  relatif  antar  Bank  Umum  ( Commercial Bank ) yang beroperasi di Jawa Tengah berdasarkan beberapa variabel penilaian kesehatan bank. Variabel tersebut adalah aspek aset, aspek liabilitas, aspek earning , aspek likuiditas dan  aspek  permodalan  ( Capital  Adequacy  Ratio/ CAR)  sebagai  bahan  pertimbangan  bagi calon nasabah.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Kategori Bank Umum
Menurut Kasmir (2005) [4] , jenis bank umum terbagi menjadi:
1. Bank Milik Pemerintah Bank  milik  pemerintah  merupakan  bank  yang  akte  pendirian  maupun  modalnya sepenuhnya dimiliki oleh Pemerintah Indonesia, sehingga seluruh keuntungan bank ini dimiliki oleh pemerintah pula.
2. Bank Milik Swasta Nasional Bank  milik  swasta  nasional  merupakan  bank  yang  seluruh  atau  sebagian  besar sahamnya dimiliki oleh swasta nasional.
3. Bank Milik Non Swasta (Milik Koperasi dan Asing) Bank  milik  koperasi  merupakan  bank  yang  kepemilikan  saham-sahamnya  dimiliki oleh perusahaan yang berbadan hukum koperasi.
Bank milik asing merupakan  bank yang kepemilikannya 100% oleh pihak asing (luar negeri) di Indonesia.

## 2.2. Aspek Penilaian Kesehatan Bank
Menurut Kasmir (2005) [4] , penilaian kesehatan bank terdiri dari lima aspek, yaitu:
1. Aspek Permodalan (Capital)
Dalam  aspek  ini,  yang  dinilai  adalah  permodalan  yang  dimiliki  bank  berdasarkan pada  kewajiban  penyediaan  modal  minimum  bank.  Penilaian  tersebut  didasarkan kepada CAR (Capital Adequacy Ratio) yang telah ditetapkan BI.
2. Aspek Kualitas Aset (Assets)
Dalam  hal  ini  upaya  yang  dilakukan  adalah  unutk  menilai  jenis  aset  yang  dimiliki oleh bank. Penilaian aset harus sesuai dengan peraturan dari BI.
3. Aspek Kualitas Manajemen (Management)
Dalam  aspek  ini  yang  dinilai  adalah  manajemen  permodalan,  manajemen  kualitas aktiva, manajemen umum, manajemen rentabilitas, dan manajemen likuiditas.
4. Aspek Earning Aspek  ini  digunakan  untuk  mengukur  kemampuan  bank  dalam  meningkatkan keuntungan.  Kegunaan  aspek  ini  juga  untuk  mengukur  tingkat  efisiensi  usaha  dan profitabilitas  yang  dicapai  bank  yang  bersangkutan.  Bank  yang  sehat  adalah  bank yang  diukur  secara  rentabilitas  yang  terus  menerus  meningkat  di  atas  standar  yang telah  ditetapkan.  Penilaian  ini  meliputi  rasio  laba  terhadap  total  aset  (ROA)  dan perbandingan biaya operasi dengan pendapatan operasi (BOPO).
5. Aspek Likuiditas (Liquidity)
Suatu  bank  dapat  dikatakan  likuid,  apabila  bank  yang  bersangkutan  mampu membayar semua utangnya terutama utang-utang jangka pendek. Dalam hal ini yang dimaksud  dengan  utang-utang  jangka  pendek  adalah  simpanan  masyarakat  seperti simpanan tabungan, giro, dan deposito.

## 2.3. Posisi Relatif
Posisi  ( Positioning )  adalah  tindakan  merancang  penawaran  dan  citra  perusahaan sehingga  menempati  suatu  posisi  kompetitif  yang  berarti  dan  berbeda  dalam  benak pelanggan  sasaran [5] .  Pendapat  lain,  menurut  Al  Ries  dan  Trouth,  posisi  adalah  suatu strategi  yang  berusaha  menciptakan  diferensiasi  yang  unik  dalam  benak  pelanggan  atau masyarakat,  sehingga  terbentuk  citra  ( image )  merek  atau  produk  yang  lebih  unggul dibandingkan  merek  atau  produk  pesaing [5] .  Jadi  dalam  penelitian  ini  posisi  antar  bank adalah  perbedaan  yang  unik  dari  masing-masing  bank,  sehingga  terbentuk  citra  ( image ) bank yang lebih unggul dibandingkan bank yang lain.

## 2.4. Analisis Biplot
Biplot  adalah  salah  satu  upaya  menggambarkan  data  -data  yang  ada  pada  tabel ringkasan  dalam  grafik  berdimensi  dua  atau  tiga.  Informasi  yang  diberikan  oleh  biplot mencakup  objek  dan  variabel  dalam  satu  gambar [6] .  Analisis  biplot  bersifat  deskriptif dengan  dimensi  dua  yang  dapat  menyajikan  secara  visual  segugus  objek  dan  variabel dalam satu grafik. Grafik yang dihasilkan dari biplot ini merupakan grafik yang berbentuk bidang  datar.  Dengan  penyajian  seperti  ini,  ciri-ciri  variabel  dan  objek  pengamatan  serta posisi  relatif  antara  objek  pengamatan  dengan  variabel  dapat  dianalisis [3],[6] .  Empat  hal penting yang didapatkan dari tampilan biplot adalah informasi tentang:
1. Kedekatan antar objek yang diamati
2. Keragaman variabel
3. Korelasi antar variabel
4. Nilai variabel pada suatu objek

## 2.5. Canonical Variate Analysis (CVA) Biplot
Menurut  Grange  (2009) [2] ,  CVA  biplot  adalah  salah  satu  metode  statistika  untuk menggambarkan  posisi  relatif  antar  objek  dan  variabel  yang  diamati  dimana  keseluruhan objek terbagi dalam beberapa kelompok.
Misalkan n p  X adalah  matriks  data.  Banyaknya  sampel  (n)  akan  direpresentasikan sebagai  titik-titik  dalam  biplot,  sedangkan  sebanyak  p  variabel  akan  disajikan  sebagai garis-garis  dalam  sebuah  biplot.  Biplot  hanya  mampu  menyajikan  gambar  dimensi  r, dengan r = 2,3. Biplot dengan dimensi r>3 bersifat abstrak dan tidak bisa digambarkan.
Sebelum pengolahan data, terbelih dahulu dilakukan transformasi data dengan tujuan untuk  menyeragamkan  satuan  data.  Misalkan X ditransformasikan  menjadi X .  Bentuk transformasi  yang  dapat  digunakan  antara  lain: ’centre’,  ’centre,  scale’, ’unitize,  centre’, ’log, centre’, ’log, centre, scale’, ’log, unitize, centre’ .

## 2.5.1. Penentuan Titik-Titik pada CVA Biplot
Untuk membentuk CVA Biplot dapat dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Membagi n sampel pengamatan menjadi g grup, dimana: 1 2 g n n n n     sehingga diperoleh matriks group size   1 2 diag , , , g n n n  N .
2. Menghitung rata-rata pengamatan dalam setiap grup berdasarkan matriks X sehingga diperoleh matriks sample group means g p  X
3. Menghitung matriks between groups sums-of-square-and-crossproducts
T B = X NX
4. Menghitung matriks within groups sums-of-square-and-crossproducts
T T  W = X X X NX
5. Eigenvektor  ternormalisasi  yang  bersesuaian  dengan  nilai  eigen  dari  matriks
1 1 2 2   W BW merupakan elemen kolom dari matriks temp V , kemudian dengan 1 2 temp   V W V ,  maka  matriks  basis  interpolasi, ,int r V terdiri  dari  r  kolom pertama  dari  matriks V .  Pada  kasus  biplot  interpolatif  dan  prediktif,  setiap  sampel pengamatan direpresentasikan sebagai titik-titik dalam ruang koordinat ,int r  Y XV .

## 2.5.2. Penentuan Garis-Garis pada CVA Biplot
Semua  garis  pada  CVA  biplot  akan  melewati  titik  pusat  koordinat.  Sumbu  biplot prediktif  dan  interpolatif  pada  umumnya  akan  cenderung  berbeda  arah.  Matriks  basis prediksi, ,pr r V terdiri dari r kolom pertama dari matriks   1 T  V .
1. Sumbu biplot prediktif ke-j dikalibrasi dengan  pada koordinat     ,pr ,pr ,pr T j r T T j r r j  e V e V V e
2. Sumbu biplot vektor jumlah  interpolatif ke-j dikalibrasi dengan  pada koordinat
,int
T j r  e V
3. Sumbu  biplot  interpolatif  terpusat  ke-j  dikalibrasi  dengan  pada  koordinat
,int T j r p  e V . Sedangkan j e adalah kolom ke-j dari matriks identitas p I .

## 2.5.3. Pengukuran Kebaikan CVA Biplot ( Goodness of fit )
Ukuran  kebaikan  CVA  biplot  ditentukan  dengan  membuat  plot point  predictivities, group productivities dan axes productivities pada dimensi r.  Setiap plot  mengandung garis lurus diagonal. Semua titik akan digambarkan di atas garis diagonal tersebut. Titik-titik yang berada  di  ujung  kanan  atas  garis  diagonal  menunjukkan  bahwa  titik-titik  tersebut  mampu direpresentasikan dengan  baik oleh CVA  biplot, sebaliknya titik-titik  yang  berada di ujung kiri  bawah  garis  diagonal  menunjukkan  bahwa  titik-titik  tidak  mampu  direpresentasikan dengan baik oleh biplot.
1. Point Predictivities :
Nilai dari plot ini merupakan elemen diagonal dari matrik
      1 ˆ ˆ diag diag T T g g g g  Y Y Y Y dengan     1 T T g    Y I G G G G X dan G adalah  matrik  indikator  yang mengindikasikan keanggotaan sampel dalam kelompok yang terbentuk. Sedangkan   ,int , ˆ T g g r r pr  Y Y V V .
2. Group Predictivities :
Nilai dari plot ini merupakan elemen diagonal dari matrik       1 1 1 ˆ ˆ diag diag T T  
 X W X X W X
dengan   ,int , ˆ T r r pr  X XV V
3. Axes Predictivities :
Nilai dari plot ini merupakan elemen diagonal dari matrik  
    1 ˆ ˆ diag diag T T  X NX X NX
Selain itu, ukuran kebaikan biplot juga dapat dilihat dari nilai Relative Absolute Error (RAE)  yang  didefinisikan  sebagai  persentase  nilai  absolut  perbedaan  antara  nilai prediksi dan nilai data aktual berdasarkan nilai range (maks-min) dari data aktual untuk setiap variabel. Semakin kecil nilai RAE maka kualitas biplot semakin baik.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Data Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  yaitu  data laporan  keuangan  dari commercial  bank (bank  umum)  yang  beroperasi  di  Jawa  tengah yang diperoleh dari Direktori Perbankan Indonesia Bank Indonesia Kanwil V Jawa Tengah tahun 2011.
Tabel 1 . Aspek Penilaian Kesehatan Bank Tahun 2011 Nama Bank yang beroperasi Aspek Penilaian Kesehatan Bank Capital Adequacy Ratio (CAR) (%) Return on Asset (ROA) (%) Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) (%) Loan to Deposit Ratio (LDR) (%) Total aset (triliun rupiah) Total liabilitas (triliun rupiah) Bank Mandiri 15,13 3,37 67,22 71,65 489,11 429,93 BNI 17,63 2,94 72,58 70,37 288,51 251,12 BRI 14,96 4,93 66,69 76,20 456,53 406,76 BTN 15,03 2,03 81,75 102,57 89,12 81,80 BCA 12,75 3,82 60,87 61,67 377,25 336,76 CIMB Niaga 13,09 2,78 76,32 92,73 164,14 146,09 Danamon 16,62 2,84 80,17 98,33 127,18 105,37 Muamalat 12,01 1,52 85,52 13,96 32,48 30,41 Syariah BRI 14,74 0,2 99,56 73,34 11,20 10,23 Syariah Bukopin 15,29 0,52 93,86 21,63 2,73 2,47 BTPN 20,47 4,38 76,57 85,10 46,65 41,03

## 3.2. Analisis Canonical Variate Biplot pada Bank Umum di Jawa Tengah
Sebelum  menganalisis  CVA  Biplot,  perlu  dilakukan  transformasi  data  untuk menghindari  adanya  pengaruh  perbedaan  dalam  satuan  data.  Dalam  penelitian  ini transformasi yang digunakan adalah metode unitise,centre . Misalkan X ditransformasikan menjadi X .
Transformasi unitize dilakukan dengan rumus                   min max min j ij ij j j        X X X X X
Transformasi centre dilakukan dengan rumus       mean j ij ij       X X X
Sehingga  dengan  menggunakan  kombinasi  keduanya,  yaitu  dengan  transformasi  dan unitize dan  dilanjutkan  dengan  tranformasi centre ,  diperoleh  data  hasil  transformasi X . Langkah  selanjutnya  adalah  mengitung  matriks between  groups  sums-of-square-and- crossproducts ( T B = X NX ) dan  matriks within  groups sums-of-square-and-crossproducts dengan T
T  W = X X X NX .  Kemudian  eigenvektor  ternormalisasi  yang  bersesuaian dengan  nilai eigen dari  matriks 1 1 2 2   W BW merupakan  elemen kolom dari  matriks temp V
dan 1 2 temp   V W V .  Matriks  basis  interpolasi, ,int r V terdiri  dari  r  kolom  pertama  dari matriks V .  Karena  disajikan  dalam  gambar  2  dimensi  maka  matriks ,int r V terdiri merupakan  2  kolom  pertama  dari  matriks V .  Sehingga  diperoleh  koordinat  setiap  data pengamatan  yang  direpresentasikan  sebagai  titik-titik  dalam  ruang  koordinat ,int r  Y XV (Hasil penghitungan terlampir).
Gambar  1  menggambarkan  CVA  Biplot  untuk  Bank  Umum  yang  beroperasi  di Jawa  Tengah  yang  dikelompokkan  dalam  tiga  kelompok,  yaitu:  Persero,  Swasta  dan Nonswasta. Berdasarkan Gambar 1 terlihat bahwa hanya variabel CAR yang tidak berimpit dengan  variabel  yang  lain.  Sedangkan  lima  variabel  yang  lain  cenderung  berimpit  satu dengan yang lain. Hal ini menunjukkan bahwa kelima variabel tersebut saling berkorelasi dan  memberikan  pengaruh  yang  cenderung  sama  terhadap  hasil  pengelompokkan  Bank Umum. Tidak demikian dengan variabel CAR yang terletak terpisah dengan variabel yang lain,  yang  menunjukkan  bahwa  variabel  CAR  sangat  menentukan  dalam  pembentukan kelompok pada analisis ini.
Nonswasta ROA liabilitas Persero BOPO Swasta LDR CAR aset -4 -2 0 2 4 -4 -2 0 2 4 CVA biplot 12 14 16 18 0 1 2 3 4 5 60 70 80 90 100 0 20 40 60 80 100 120 0e+00 1e+08 2e+08 3e+08 4e+08 5e+08 0e+00 1e+08 2e+08 3e+08 4e+08 5e+08 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Gambar 1 . CVA Biplot Berdasarkan 6 Variabel Penelitian
Untuk  memperjelas  dan  memperbaiki  tampilan  CVA  Biplot,  dalam  BiplotGUI  juga disediakan  beberapa  menu  tambahan.  Gambar  2  dan  Gambar  3  menunjukkan  hasil perbaikan dari CVA  Biplot pada Gambar 1.  Sedangkan pada  Gambar  2 sebaran titik-titik
prediksi  di  sekitar rata-rata kelompoknya.  Untuk  Gambar 3  menunjukkan  bahwa  masing- masing  kelompok  bank  dapat  diprediksi  dengan  baik  pada  daerah  klasifikasi  yang  saling terpisah. Kelompok Bank Persero cenderung memiliki nilai yang tinggi pada variabel aset, lialibilitas, LDR dan ROA dibandingkan kelompok bank  yang  lain. Sedangkan kelompok Bank  Swasta  Devisa  memiliki  nilai  yang  rendah  pada  variabel  CAR  bila  dibandingkan dengan  kelompok  bank  yang  lain.  Kelompok  Bank  Swasta  Nondevisa  diprediksikan mempunyai  nilai  yang  tinggi  pada  variabel  CAR  dan  BOPO  bila  dibandingkan  dengan kelompok bank yang lain.
Nonswasta Persero Swasta -4 -2 0 2 4 -4 -2 0 2 4 CAR 12 14 16 18 ROA 0 1 2 3 4 5 BOPO 60 70 80 90 100 LDR 0 20 40 60 80 100 120 aset 0e+00 1e+08 2e+08 3e+08 4e+08 5e+08 liabilitas 0e+00 1e+08 2e+08 3e+08 4e+08 5e+08 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Nonswasta Persero Swasta
Gambar  2 . CVA Biplot Bank Umum di Jawa Tengah dengan  Rata-Rata Tiap  Kelompok yang  ditunjukkan  oleh  Simbol  yang  Lebih  Besar  dan  Sebaran    Titik-Titik Prediksi Setiap Kelompok Bank.
Nonswasta AB: Persero TM: Swasta Persero AB: Swasta CR: Nonswasta Swasta TM: Nonswasta CR: Persero AB: Nonswasta TM: Persero CR: Swasta -4 -2 0 2 4 -4 -2 0 2 4 CAR 12 14 16 18 ROA 0 1 2 3 4 5 BOPO 60 70 80 90 100 LDR 0 20 40 60 80 100 120 aset 0e+00 1e+08 2e+08 3e+08 4e+08 5e+08 liabilitas 0e+00 1e+08 2e+08 3e+08 4e+08 5e+08 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Nonswasta Persero Swasta
Gambar  3 . CVA Biplot Bank Umum di Jawa Tengah dengan  Rata-Rata Tiap  Kelompok dan Daerah Klasifikasi untuk Setiap Kelompok Bank

## 3.3. Ukuran Kebaikan CVA Biplot Bank Umum di Jawa Tengah
Point predictivities 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0. 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 (a) Group predictivities 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0. 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1. 0 Nonsw asta Persero Sw asta (b) Axis predictivities 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0. 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1. 0 CAR ROA BOPO LDR aset liabilitas (c)
Gambar 4 . Point, Group dan Axis Predictivities Bank Umum di Jawa Tengah

## Point Predictivities
Berdasarkan  Gambar  4(a)  dapat  dilihat  bahwa  titik  pengamatan  1  (Bank  Mandiri  Tbk) merupakan  titik  yang  mampu  direpresentasikan  dengan  akurasi  terbaik  bila  dibandingkan dengan  titik-titik  yang  lain.  Sedangkan  titik  pengamatan  11  (BTPN)  dan  pengamatan  7 (Bank  Danamon)  merupakan  dua  titik  dengan  representasi  terburuk  bila  dibandingkan dengan titik-titik yang lain.

## Group Predictivities
Berdasarkan  Gambar  4(b)  dapat  dilihat  bahwa  kelompok  Bank  Swasta  merupakan kelompok bank yang direpresentasikan dengan akurasi terbaik kemudian disusul kelompok Bank Swasta Non Devisa dan terakhir adalah kelompok Bank Persero.

## Axis Predictivities
Berdasarkan  Gambar  4(c)  dapat  dilihat  bahwa  variabel  CAR  merupakan  variabel  yang direpresentasikan  dengan  akurasi  terbaik  baik  dimensi  1  maupun  dimensi  2.  Sedangkan variabel yang lain cenderung direpresentasikan dengan baik pada dimensi 1.

## Eror Absolut Relatif
Selain menggunakan plot prediksi dari masing-masing titik ( point predictivities ), kelompok ( group predictivities ) dan variabel ( axis predictivities ) untuk menentukan ukuran kebaikan dari  CVA  Biplot,  juga  dapat  digunakan  ukuran Relative  Absolute  Error (RAE) yang mengukur  ketepatan  nilai  prediksi  dengan  nilai  aktualnya  dalam  persen.  Perhitungan  ini dilakukan  terhadap  semua  sampel  pada  setiap  variabel.  Secara  rata-rata  variabel  yang mempunyai  nilai  prediksi  terbaik  adalah  variabel  Aset  dengan  nilai  rata-rata  RAE  adalah 9,70% dan variabel dengan error prediksi  yang paling  besar adalah  variabel  LDR dengan nilai rata-rata RAE adalah 25,30%.

## 4. Kesimpulan
1. Masing-masing  kelompok  bank  dapat  diprediksi  dengan  baik  pada  daerah  klasifikasi yang  saling  terpisah.  Kelompok  Bank  Persero  cenderung  memiliki  yang  tinggi  pada variabel  aset,  lialibilitas,  LDR  dan  ROA  dibandingkan  kelompok  bank  yang  lain. Sedangkan  kelompok  Bank  Swasta  Devisa  memiliki  nilai  yang  rendah  pada  variabel CAR  bila  dibandingkan  dengan  kelompok  bank  yang  lain.  Kelompok  Bank  Swasta Nondevisa diprediksikan mempunyai nilai yang tinggi pada variabel CAR dan BOPO bila dibandingkan dengan kelompok bank yang lain.
2. Variabel  CAR  merupakan  variabel  yang  berpengaruh  besar  terhadap  pemetaan kelompok bank umum di Jawa Tengah. Variabel ini direpresentasikan dengan akurasi terbaik  baik  dimensi  1  maupun  dimensi  2.  Sedangkan  variabel  yang  lain  cenderung direpresentasikan dengan baik pada dimensi 1.
3. Variabel yang mempunyai nilai prediksi terbaik adalah variabel Aset dengan nilai rata- rata  RAE  adalah  9,70%  dan  variabel  dengan  error  prediksi  yang  paling  besar  adalah variabel LDR dengan nilai rata-rata RAE adalah 25,30%.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Gabriel,  K.R.,  The  Biplot  Graphic  Display  of  Matrices  with  Application  to  Principal Component , Biometrika , 1971,Vol. 58, No. 3: 453.
2. Grange,  A.L.,  Roux,  N.L.,  dan  Lubbe,  S.G.,  BiplotGUI:  Interactive  Biplots  in  R, Journal of Statistical Software, 2009, Vol. 30 Issue 12. http://www.jstatsoft.org .
3. Jollife,  I.T., Principal  Component  Analysis,  Second  Edition ,  Springer,  New  York, 2002
4. Kasmir, Pemasaran Bank , Prenada Media, Jakarta, 2005.
5. Kotler,  P., Marketing  Insights  from  A  to  Z:  80  Concepts  Every  Manager  Needs  to Know , Wiley, New York, 2003.
6. Sartono,  B.,  dkk., Analisis  Peubah  Ganda ,  Jurusan  Statistika  FMIPA,  Institut Pertanian Bogor, Bogor, 2003.
7. Varas, M.J., Tavera, S.V., Molina, E., dan Villardon, J.L.V., Role of Canonical Biplot Method  in  The  Study  of  Building  Stones:  An  Example  from  Spanish  Monumental Heritage, Environmetrics, 2005, Vol. 16: 1-15.
Lampiran Hasil Komputasi CVA Biplot:
Data Transformasi ( X ):
No CAR ROA BOPO LDR Aset Liabilitas 1 -0.0139 0.1488 -0.2859 0.0211 0.6159 0.6140 2 0.2816 0.0579 -0.1474 0.0067 0.2035 0.1957 3 -0.0340 0.4786 -0.2996 0.0725 0.5489 0.5598 4 -0.0257 -0.1345 0.0896 0.3701 -0.2065 -0.2004 5 -0.2952 0.2439 -0.4501 -0.0915 0.3859 0.3961 6 -0.2550 0.0240 -0.0507 0.2590 -0.0522 -0.0500 7 0.1623 0.0367 0.0488 0.3222 -0.1282 -0.1452 8 -0.3827 -0.2424 0.1871 -0.6299 -0.3229 -0.3206 9 -0.0600 -0.5214 0.5499 0.0402 -0.3667 -0.3678 10 0.0051 -0.4538 0.4026 -0.5434 -0.3841 -0.3860 11 0.6173 0.3623 -0.0443 0.1729 -0.2938 -0.2957 Matriks B CAR ROA BOPO LDR Aset Liabilitas CAR 0.2647 -0.0983 0.1878 -0.0104 -0.1127 -0.1128 ROA -0.0983 0.2020 -0.2783 0.1300 0.3715 0.3735 BOPO 0.1878 -0.2783 0.3960 -0.1664 -0.4953 -0.4979 LDR -0.0104 0.1300 -0.1664 0.0966 0.2557 0.2572 Aset -0.1127 0.3715 -0.4953 0.2557 0.7046 0.7086 Liabilitas -0.1128 0.3735 -0.4979 0.2572 0.7086 0.7125 Matriks W
CAR ROA BOPO LDR Aset Liabilitas CAR 0.5263 0.3729 -0.1937 0.3559 -0.0110 -0.0219 ROA 0.3729 0.7998 -0.5683 0.2950 0.4478 0.4516 BOPO -0.1937 -0.5683 0.5143 -0.1076 -0.4747 -0.4796 LDR 0.3559 0.2950 -0.1076 0.9490 -0.0216 -0.0268 Aset -0.0110 0.4478 -0.4747 -0.0216 0.7008 0.7058 Liabilitas -0.0219 0.4516 -0.4796 -0.0268 0.7058 0.7114 Matriks Y Matriks Vr No  Dimension 1 Dimension 2 Dimension 1 Dimension 2 1 -0.6359 0.7965 CAR -0.0539 -0.0287 2 -1.6548 0.3342 ROA 0.0173 0.3736 3 -1.3804 0.4984 BOPO -0.0349 -0.4776 4 -1.0946 0.0658 LDR 0.0001 0.2778 5 3.3693 0.4286 aset 0.0176 0.7351 6 4.0019 -0.0264 liabilitas 0.0176 0.7394 7 3.5723 -0.1895 8 3.6286 -0.7221 9 -3.6456 -0.2348 10 -3.0106 -0.5193 11 -3.1503 -0.4315

## Mean Absolute Relative Error (MRAE)
CAR ROA BOPO LDR Aset Liabilitas 17.94% 17.55% 12.26% 25.30% 9.70% 10.02%